BigQuery

BigQuery – Cloud-basierte Datenbank für große Datenanalysen

BigQuery ist ein cloudbasiertes Data-Warehouse von Google, das speziell für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen entwickelt wurde. Im Kern ermöglicht BigQuery die Auswertung riesiger Datensätze mithilfe von SQL-ähnlichen Abfragen (Queries) – und das in einer Geschwindigkeit, die bei traditionellen Datenbanken oft nicht möglich ist. Dank der Serverless-Architektur müssen sich Unternehmen nicht um die Infrastruktur kümmern, da Rechenleistung und Skalierung automatisch von Google bereitgestellt werden.

BigQuery wird häufig in Kombination mit Tracking- und Analysetools wie Google Analytics 4 (GA4) oder anderen Datenquellen eingesetzt. Ziel ist es, große Mengen an Nutzerdaten effizient zu verarbeiten, zu visualisieren und in Berichte zu integrieren. Im Bereich Online-Marketing und Web-Tracking bietet BigQuery die Möglichkeit, Rohdaten, die in Systemen wie GA4 erfasst werden, in eine vollständig anpassbare Datenbank zu exportieren. Das macht es möglich, tiefere Einblicke in Nutzerdaten zu gewinnen, die in Standard-Oberflächen wie Google Analytics nicht direkt verfügbar sind.

Technische Beschreibung

BigQuery basiert auf einer spaltenorientierten Datenbankarchitektur, die im Vergleich zu klassischen Zeilen-basierten Systemen eine deutlich schnellere Verarbeitung von Analysen ermöglicht. Statt Daten zeilenweise zu durchsuchen, greift BigQuery spaltenweise auf Informationen zu.

Wichtige technische Merkmale:

1. Serverless und Fully-Managed
   • Keine Einrichtung von Servern oder Hardware erforderlich.
   • Google übernimmt die Verwaltung der Infrastruktur (Skalierung, Verfügbarkeit, Sicherheit).
2. Spaltenorientierte Speicherarchitektur
   • Daten werden spaltenweise statt zeilenweise gespeichert.
   • Optimiert die Performance von Abfragen, die nur bestimmte Spalten auswerten.
3. SQL-ähnliche Abfragesprache
   • Ähnlich wie SQL, jedoch mit eigenen Funktionen und Erweiterungen (z. B. ARRAYS, STRUCTS, WINDOW FUNCTIONS).
4. Pay-as-you-go
   • Abgerechnet wird nach Datenmenge, die bei Abfragen gescannt wird.
   • Speicherkosten fallen separat an, aber die Nutzungskosten für Abfragen (Abrechnungsmodell) sind berechenbar.
5. Einfache Integration mit anderen Google-Diensten
   • Einfache Anbindung an Google Analytics 4, Google Tag Manager, Google Cloud Storage und Google Looker Studio (ehemals Data Studio).
6. Parallelisierung und Auto-Scaling
   • BigQuery verteilt Abfragen auf mehrere Prozessoren, um die Geschwindigkeit zu erhöhen.
   • Die Architektur skaliert automatisch je nach Abfragevolumen.

BigQuery Anwendungsbeispiele

Case 1: Tracking-Analyse von Nutzerdaten (GA4 + BigQuery)

Problemstellung:

Eine E-Commerce-Plattform erfasst Millionen von Interaktionen pro Monat (Klicks, Pageviews, Käufe usw.) über Google Analytics 4 (GA4). Das interne Marketing-Team möchte herausfinden, welche Produktkategorien an Black Friday die höchsten Conversion-Raten aufweisen. Da GA4 in der Standard-Oberfläche nur begrenzte Datenexporte und Filter bietet, muss das Team eine tiefergehende Analyse durchführen.

Lösung mit BigQuery:

• Datenexport:
  • Die GA4-Rohdaten werden täglich automatisiert in BigQuery exportiert (Google bietet eine native Anbindung).
• Datenmodell:
  • Die exportierten Daten werden in BigQuery als Tabelle mit verschiedenen Spalten gespeichert, z. B. event_name, event_date, item_category, transaction_id, value.
• Analyse:
  • Über eine SQL-Query in BigQuery können Conversions analysiert werden. Beispiel-Query:

SELECT
    item_category,
    COUNT(DISTINCT transaction_id) AS total_sales,
    SUM(value) AS total_revenue
FROM
    `project-id.dataset-name.ga4_events_*`
WHERE
    event_name = 'purchase'
    AND event_date BETWEEN '20231120' AND '20231127'
GROUP BY
    item_category
ORDER BY
    total_revenue DESC;

• Ergebnis:
  • Die Abfrage zeigt, welche Produktkategorien während der Black-Friday-Woche die meisten Verkäufe und den höchsten Umsatz generiert haben.
  • Diese Informationen können als Entscheidungsgrundlage für die Marketingstrategie im nächsten Jahr verwendet werden.

Vorteil von BigQuery in diesem Case:

• Zugriff auf detaillierte Transaktionsdaten, die in der GA4-Benutzeroberfläche nicht verfügbar sind.
• Möglichkeit, historische Daten zu analysieren, z. B. Trends zu Black Friday 2022 im Vergleich zu 2023.
• Die SQL-Abfrage kann jederzeit angepasst werden, ohne die ursprünglichen Daten zu verändern.

Case 2: Kunden-Segmentierung für Personalisierung

Problemstellung:

Ein SaaS-Unternehmen möchte Benutzer, die innerhalb der letzten 30 Tage keine Login-Aktivität gezeigt haben, per E-Mail reaktivieren. Das Ziel ist es, diese in eine CRM-Liste zu importieren, damit das Vertriebsteam gezielte E-Mail-Kampagnen starten kann.

Lösung mit BigQuery:

• Datenexport:
  • Event-Daten (wie „login“, „purchase“ oder „support request“) werden täglich in BigQuery importiert.
• Datenmodell:
  • Eine Tabelle user_events mit den Spalten user_id, event_name, event_date, device, page_title, session_id wird erstellt.
• SQL-Query:
  • Eine Query identifiziert Nutzer, die länger als 30 Tage nicht eingeloggt waren:

SELECT
    user_id
FROM
    `project-id.dataset-name.user_events`
WHERE
    event_name = 'login'
GROUP BY
    user_id
HAVING
    MAX(event_date) < DATE_SUB(CURRENT_DATE(), INTERVAL 30 DAY);

• Datenexport:
  • Die Liste der Benutzer-IDs (user_id) wird als CSV exportiert, um sie in das CRM zu importieren.
• Ergebnis:
  • Die Marketingabteilung kann eine gezielte Reaktivierungskampagne starten.
  • Dank der klaren Segmentierung wird die Kampagne effizienter, und das Unternehmen erzielt höhere Reaktivierungsraten.

Vorteil von BigQuery in diesem Case:

• Direkte Möglichkeit, große Benutzergruppen in wenigen Sekunden zu segmentieren.
• Automatisierung: Mit Google Cloud Scheduler kann die Abfrage täglich ausgeführt und die CSV automatisch exportiert werden.
• Keine Einschränkung auf vordefinierte Zeiträume wie „letzte 30 Tage“, da individuelle Zeiträume abgefragt werden können.

Warum ist BigQuery so wertvoll?

1. Zentrale Datenspeicherung:
   • Alle Event-Daten aus Tracking-Tools wie GA4, Shop-Daten (z. B. Shopware), CRM-Daten und andere Systeme können in BigQuery gespeichert und gemeinsam analysiert werden.
2. Unbegrenzte Abfragen:
   • Auch für historische Daten lassen sich Rückblicke oder Vergleiche anstellen (z. B. Performance-Vergleich von 2022 zu 2023).
3. Skalierbarkeit & Geschwindigkeit:
   • Selbst bei Milliarden von Zeilen sind Abfragen in Sekundenschnelle abgeschlossen.
4. Vereinfachte Integration:
   • Anbindung an Google Looker Studio (Visualisierung), Google Sheets (Export) und APIs für die Anbindung an CRM-Systeme.

Fazit

BigQuery ist für jeden, der mit Tracking- und Analysetools arbeitet, ein unverzichtbares Werkzeug. Es bietet eine robuste Lösung für den Zugriff auf große Mengen an Rohdaten, die für tiefgehende Analysen und datengetriebene Entscheidungen erforderlich sind. Besonders in Kombination mit GA4 entfaltet BigQuery seine volle Stärke. Die Möglichkeit, große Datenmengen spaltenweise zu analysieren, individuelle Berichte zu erstellen und Daten mit CRM-Systemen zu verknüpfen, macht BigQuery zu einem leistungsstarken Tool, das Effizienz und Präzision in die Datenanalyse bringt.

Mit den beschriebenen Cases (Black Friday-Analyse und Reaktivierungskampagne) zeigt sich, wie flexibel und leistungsstark BigQuery ist. Es spart nicht nur Zeit, sondern ermöglicht es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.